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머신러닝 기반의 하계 제주 전역 전력사용 분석을 통한 최대 전력량 예측
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- 발행기관
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- 간행물
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2024 경영정보관련 춘계통합학술대회 (2024.05)바로가기
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- 페이지
- pp.795-799
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A455445
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원문정보
초록
- 한국어
- 제10차 전력수급기본계획(22~36)에 따라, 한전에서는 단기(주간) 전력수요예측을 통한 안정적 전력공급 환경 유지를 위해 단기, 중기(5년), 장기(15년)의 전력 수요 예측을 시행(22년~36년)하고 있다. 이에 2년 마다 16년간 지역별 수요 예측 시행하고 있으며 수요 예측모델의 현행화 또는 변경에 많은 비용과 시간을 투입하고 있다. 본 연구에서는 제주를 대상으로 제주관내 변전소의 시간대별 최대 사용량 추이를 분석하여 최대전력수요가 예상되는 시간대와 부하량을 예측해 본다. 부하량 예측은 머신러닝 기법인 XGBoost과 LSTM 등을 이용하여 분석하고, 제주 지역 부하와 기상상황을 고려하여 전력수요량 예측에 필요한 기상 변수와 전력사용 패턴에 따른 알고리즘에 미치는 영향을 연구하고자 한다
목차
1. 서론
2. 선행 연구
3. 전력수요 패턴 분석과 수요량 예측
4. 결론
키워드
전력소비량 예측 머신러닝 LSTM xgboosting ARIMA저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
- 설립연도
- 1989
- 분야
- 사회과학>경영학
- 소개
- 이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.
간행물
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- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2025
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
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